# language: zh-CN
# Epic 11.2: 数据导入导出功能
# 需求ID: REQ-011.2
# SRS需求: 系统应支持多种格式的数据导入导出功能，包括CSV、JSON、Excel、XML等格式，支持大数据量处理、增量导入、数据转换清洗、任务调度等高级功能
# Feature ID: FT-011.2
# 关联Epic: EP-011 (数据管理增强)
# 优先级: 中等
# 复杂度: 高

# 用户故事:
# US-058: 作为系统管理员，我希望能够导入各种格式的数据文件(CSV/JSON/Excel/XML)，以便快速批量添加数据到系统中
# US-059: 作为数据分析师，我希望能够导出系统数据为不同格式，以便进行数据分析和报告生成
# US-060: 作为开发人员，我希望系统提供灵活的数据转换和验证机制，以确保数据质量和完整性
# US-061: 作为运维人员，我希望系统支持定时导入导出任务和API接口，以便自动化数据处理流程

# 验收标准:
# - 支持CSV、JSON、Excel、XML等主流数据格式的导入导出
# - 提供数据验证、转换、清洗功能，确保数据质量
# - 支持大数据量处理，包括流式处理、分批处理、断点续传
# - 支持增量导入，包括冲突解决和变更跟踪
# - 提供任务调度功能，支持定时执行和重试机制
# - 提供RESTful API接口，支持异步处理和进度查询
# - 提供详细的导入导出报告和审计日志

功能: 数据导入导出
  作为数据管理员
  我希望能够导入和导出多种格式的数据
  以便进行数据迁移、备份和分析

  背景:
    假设我是一个数据管理员
    并且我需要处理大量数据的导入导出
    并且我需要确保数据的完整性和一致性
    并且我需要支持多种数据格式

  # US-058: 作为数据管理员，我希望能够导入多种格式的数据文件，以便快速批量添加数据
  场景: CSV格式数据导入
    假设我需要从CSV文件导入用户数据
    当我配置CSV导入时:
      """
      @import({
        format: 'csv',
        source: 'users.csv',
        target: 'User',
        options: {
          delimiter: ',',
          quote: '"',
          escape: '\\',
          header: true,
          encoding: 'utf-8',
          skipEmptyLines: true
        },
        mapping: {
          'Full Name': 'name',
          'Email Address': 'email',
          'Phone Number': 'phone',
          'Registration Date': {
            field: 'createdAt',
            transform: 'parseDate',
            format: 'YYYY-MM-DD'
          }
        },
        validation: {
          required: ['name', 'email'],
          unique: ['email'],
          custom: [
            {
              field: 'email',
              rule: 'isEmail',
              message: 'Invalid email format'
            }
          ]
        }
      })
      """
    那么应该解析CSV文件:
      """
      {
        "importSummary": {
          "totalRows": 1000,
          "validRows": 950,
          "invalidRows": 50,
          "duplicateRows": 25,
          "importedRows": 925,
          "skippedRows": 75,
          "errors": [
            {
              "row": 15,
              "field": "email",
              "value": "invalid-email",
              "error": "Invalid email format"
            },
            {
              "row": 23,
              "field": "email",
              "value": "duplicate@example.com",
              "error": "Email already exists"
            }
          ]
        }
      }
      """
    并且应该支持数据验证
    并且应该处理重复数据
    并且应该生成导入报告
    并且应该支持批量导入

  # US-058: JSON格式数据导入
  场景: JSON格式数据导入
    假设我需要从JSON文件导入复杂数据结构
    当我配置JSON导入时:
      """
      @import({
        format: 'json',
        source: 'products.json',
        target: 'Product',
        schema: {
          type: 'array',
          items: {
            type: 'object',
            properties: {
              name: { type: 'string', required: true },
              price: { type: 'number', minimum: 0 },
              categories: {
                type: 'array',
                items: { type: 'string' }
              },
              attributes: {
                type: 'object',
                additionalProperties: true
              }
            }
          }
        },
        relationships: {
          categories: {
            entity: 'Category',
            strategy: 'findOrCreate',
            key: 'name'
          }
        },
        transformation: {
          price: (value) => Math.round(value * 100), // 转换为分
          attributes: (value) => JSON.stringify(value)
        }
      })
      """
    那么应该处理嵌套JSON结构:
      """
      // 输入JSON
      [
        {
          "name": "iPhone 15",
          "price": 999.99,
          "categories": ["Electronics", "Smartphones"],
          "attributes": {
            "color": "Blue",
            "storage": "128GB",
            "warranty": "1 year"
          }
        }
      ]
      
      // 导入结果
      {
        "products": [
          {
            "id": "prod_001",
            "name": "iPhone 15",
            "price": 99999, // 转换为分
            "attributes": "{\"color\":\"Blue\",\"storage\":\"128GB\",\"warranty\":\"1 year\"}",
            "categories": [
              { "id": "cat_001", "name": "Electronics" },
              { "id": "cat_002", "name": "Smartphones" }
            ]
          }
        ]
      }
      """
    并且应该支持关联数据处理
    并且应该支持数据转换
    并且应该验证JSON Schema
    并且应该处理嵌套对象

  # US-058: Excel格式数据导入
  场景: Excel格式数据导入
    假设我需要从Excel文件导入数据
    当我配置Excel导入时:
      """
      @import({
        format: 'excel',
        source: 'financial_data.xlsx',
        target: 'Transaction',
        sheets: {
          'Transactions': {
            startRow: 2, // 跳过标题行
            endRow: null, // 读取到最后一行
            columns: {
              'A': 'date',
              'B': 'amount',
              'C': 'description',
              'D': 'category',
              'E': 'account'
            }
          },
          'Categories': {
            target: 'Category',
            columns: {
              'A': 'name',
              'B': 'type',
              'C': 'description'
            }
          }
        },
        preprocessing: {
          trimWhitespace: true,
          removeEmptyRows: true,
          convertFormulas: true
        }
      })
      """
    那么应该解析Excel工作表:
      """
      {
        "sheetsProcessed": {
          "Categories": {
            "rows": 15,
            "imported": 15,
            "errors": 0
          },
          "Transactions": {
            "rows": 2500,
            "imported": 2485,
            "errors": 15,
            "warnings": [
              {
                "row": 156,
                "message": "Formula converted to value: =SUM(B2:B5)"
              }
            ]
          }
        }
      }
      """
    并且应该支持多工作表导入
    并且应该处理Excel公式
    并且应该支持数据类型推断
    并且应该处理合并单元格

  # US-058: XML格式数据导入
  场景: XML格式数据导入
    假设我需要从XML文件导入数据
    当我配置XML导入时:
      """
      @import({
        format: 'xml',
        source: 'orders.xml',
        target: 'Order',
        xpath: {
          root: '//orders/order',
          mappings: {
            'id': '@id',
            'customerId': 'customer/@id',
            'customerName': 'customer/name/text()',
            'orderDate': 'date/text()',
            'items': {
              xpath: 'items/item',
              target: 'OrderItem',
              mappings: {
                'productId': '@product-id',
                'quantity': 'quantity/text()',
                'price': 'price/text()'
              }
            }
          }
        },
        namespaces: {
          'ns': 'http://example.com/orders'
        }
      })
      """
    那么应该解析XML结构:
      """
      <!-- 输入XML -->
      <orders xmlns="http://example.com/orders">
        <order id="ORD001">
          <customer id="CUST001">
            <name>张三</name>
          </customer>
          <date>2024-01-15</date>
          <items>
            <item product-id="PROD001">
              <quantity>2</quantity>
              <price>99.99</price>
            </item>
          </items>
        </order>
      </orders>
      
      <!-- 导入结果 -->
      {
        "orders": [
          {
            "id": "ORD001",
            "customerId": "CUST001",
            "customerName": "张三",
            "orderDate": "2024-01-15",
            "items": [
              {
                "productId": "PROD001",
                "quantity": 2,
                "price": 99.99
              }
            ]
          }
        ]
      }
      """
    并且应该支持XPath查询
    并且应该处理XML命名空间
    并且应该支持嵌套元素映射
    并且应该验证XML Schema

  # US-059: 数据导出为CSV
  场景: 数据导出为CSV
    假设我需要将用户数据导出为CSV
    当我配置CSV导出时:
      """
      @export({
        format: 'csv',
        source: 'User',
        target: 'users_export.csv',
        query: {
          where: {
            status: 'active',
            createdAt: { gte: '2024-01-01' }
          },
          include: ['profile', 'orders'],
          orderBy: { createdAt: 'desc' }
        },
        columns: [
          { field: 'id', header: 'User ID' },
          { field: 'name', header: 'Full Name' },
          { field: 'email', header: 'Email Address' },
          { field: 'profile.phone', header: 'Phone Number' },
          { 
            field: 'orders', 
            header: 'Total Orders',
            transform: (orders) => orders.length
          },
          {
            field: 'createdAt',
            header: 'Registration Date',
            format: 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'
          }
        ],
        options: {
          delimiter: ',',
          quote: '"',
          header: true,
          encoding: 'utf-8'
        }
      })
      """
    那么应该生成CSV文件:
      """
      "User ID","Full Name","Email Address","Phone Number","Total Orders","Registration Date"
      "user_001","张三","zhang@example.com","13800138000","5","2024-01-15 10:30:00"
      "user_002","李四","li@example.com","13900139000","3","2024-01-14 15:45:00"
      """
    并且应该支持字段转换
    并且应该支持关联数据导出
    并且应该支持条件过滤
    并且应该支持大数据量分批导出

  # US-059: 数据导出为JSON
  场景: 数据导出为JSON
    假设我需要将产品数据导出为JSON
    当我配置JSON导出时:
      """
      @export({
        format: 'json',
        source: 'Product',
        target: 'products_export.json',
        structure: {
          type: 'object',
          properties: {
            metadata: {
              exportDate: () => new Date().toISOString(),
              totalCount: (data) => data.length,
              version: '1.0'
            },
            products: {
              type: 'array',
              items: {
                id: 'id',
                name: 'name',
                price: {
                  field: 'price',
                  transform: (value) => value / 100 // 分转换为元
                },
                categories: {
                  field: 'categories',
                  select: ['id', 'name']
                },
                attributes: {
                  field: 'attributes',
                  transform: JSON.parse
                }
              }
            }
          }
        },
        formatting: {
          indent: 2,
          sortKeys: true
        }
      })
      """
    那么应该生成结构化JSON:
      """
      {
        "metadata": {
          "exportDate": "2024-01-15T10:30:00.000Z",
          "totalCount": 150,
          "version": "1.0"
        },
        "products": [
          {
            "id": "prod_001",
            "name": "iPhone 15",
            "price": 999.99,
            "categories": [
              { "id": "cat_001", "name": "Electronics" },
              { "id": "cat_002", "name": "Smartphones" }
            ],
            "attributes": {
              "color": "Blue",
              "storage": "128GB"
            }
          }
        ]
      }
      """
    并且应该支持自定义JSON结构
    并且应该支持元数据包含
    并且应该支持数据转换
    并且应该支持JSON格式化

  # US-059: 数据导出为Excel
  场景: 数据导出为Excel
    假设我需要将财务数据导出为Excel
    当我配置Excel导出时:
      """
      @export({
        format: 'excel',
        source: 'Transaction',
        target: 'financial_report.xlsx',
        sheets: {
          'Summary': {
            type: 'summary',
            data: {
              totalTransactions: (data) => data.length,
              totalAmount: (data) => data.reduce((sum, t) => sum + t.amount, 0),
              avgAmount: (data) => data.reduce((sum, t) => sum + t.amount, 0) / data.length,
              byCategory: (data) => groupBy(data, 'category')
            },
            layout: 'dashboard'
          },
          'Transactions': {
            type: 'data',
            columns: [
              { field: 'date', header: '日期', width: 15, format: 'date' },
              { field: 'amount', header: '金额', width: 12, format: 'currency' },
              { field: 'description', header: '描述', width: 30 },
              { field: 'category.name', header: '分类', width: 15 },
              { field: 'account.name', header: '账户', width: 15 }
            ],
            formatting: {
              headerStyle: {
                font: { bold: true, color: 'FFFFFF' },
                fill: { fgColor: '4472C4' }
              },
              dataStyle: {
                borders: true,
                alternateRows: true
              }
            }
          },
          'Charts': {
            type: 'charts',
            charts: [
              {
                type: 'pie',
                title: '支出分类分布',
                data: 'byCategory',
                position: 'A1:H15'
              },
              {
                type: 'line',
                title: '月度支出趋势',
                data: 'monthlyTrend',
                position: 'A17:H30'
              }
            ]
          }
        }
      })
      """
    那么应该生成多工作表Excel文件
    并且应该支持数据格式化
    并且应该支持图表生成
    并且应该支持样式设置
    并且应该支持汇总数据

  # US-060: 增量数据导入
  场景: 增量数据导入
    假设我需要进行增量数据导入
    当我配置增量导入时:
      """
      @incrementalImport({
        source: 'daily_updates.csv',
        target: 'Product',
        strategy: 'upsert', // insert, update, upsert, merge
        keyFields: ['sku'], // 用于匹配的字段
        timestampField: 'updatedAt',
        lastImport: '2024-01-14T00:00:00Z',
        conflictResolution: {
          strategy: 'latest_wins', // latest_wins, manual, custom
          customRules: [
            {
              field: 'price',
              rule: 'if_greater', // 只有新价格更高时才更新
              condition: (oldValue, newValue) => newValue > oldValue
            }
          ]
        },
        changeTracking: {
          enabled: true,
          fields: ['name', 'price', 'description'],
          auditTable: 'ProductAudit'
        }
      })
      """
    那么应该处理增量更新:
      """
      {
        "incrementalImportResult": {
          "processed": 500,
          "inserted": 150,
          "updated": 300,
          "skipped": 50,
          "conflicts": [
            {
              "sku": "PROD001",
              "field": "price",
              "oldValue": 99.99,
              "newValue": 89.99,
              "resolution": "skipped",
              "reason": "New price is lower than existing"
            }
          ],
          "changesSummary": {
            "priceChanges": 45,
            "nameChanges": 12,
            "descriptionChanges": 78
          }
        }
      }
      """
    并且应该支持冲突解决
    并且应该跟踪数据变更
    并且应该支持回滚操作
    并且应该记录审计日志

  # US-060: 大数据量导入导出
  场景: 大数据量导入导出
    假设我需要处理大数据量的导入导出
    当处理大文件时:
      """
      @bulkOperation({
        type: 'import',
        source: 'large_dataset.csv', // 10GB文件
        target: 'Transaction',
        performance: {
          batchSize: 1000,
          parallelWorkers: 4,
          memoryLimit: '2GB',
          streaming: true,
          compression: 'gzip'
        },
        monitoring: {
          progressCallback: (progress) => {
            console.log(`Progress: ${progress.percentage}%`);
          },
          errorThreshold: 0.01, // 1%错误率阈值
          timeoutMinutes: 120
        },
        recovery: {
          checkpoints: true,
          resumable: true,
          backupOnFailure: true
        }
      })
      """
    那么应该分批处理数据:
      """
      {
        "bulkOperationStatus": {
          "id": "bulk_001",
          "status": "processing",
          "progress": {
            "totalRows": 10000000,
            "processedRows": 2500000,
            "percentage": 25,
            "estimatedTimeRemaining": "45 minutes"
          },
          "performance": {
            "throughput": "15000 rows/second",
            "memoryUsage": "1.2GB",
            "cpuUsage": "75%"
          },
          "checkpoints": [
            {
              "timestamp": "2024-01-15T10:15:00Z",
              "processedRows": 1000000
            },
            {
              "timestamp": "2024-01-15T10:30:00Z",
              "processedRows": 2000000
            }
          ]
        }
      }
      """
    并且应该支持流式处理
    并且应该支持断点续传
    并且应该监控处理进度
    并且应该支持性能优化

  # US-060: 数据转换和清洗
  场景: 数据转换和清洗
    假设我需要在导入时清洗数据
    当配置数据清洗规则时:
      """
      @dataTransformation({
        source: 'raw_customer_data.csv',
        target: 'Customer',
        transformations: [
          {
            field: 'name',
            rules: [
              'trim',
              'titleCase',
              { type: 'replace', pattern: /\s+/g, replacement: ' ' }
            ]
          },
          {
            field: 'email',
            rules: [
              'toLowerCase',
              'trim',
              { type: 'validate', rule: 'isEmail' }
            ]
          },
          {
            field: 'phone',
            rules: [
              { type: 'normalize', format: 'E164' },
              { type: 'validate', rule: 'isMobilePhone' }
            ]
          },
          {
            field: 'address',
            rules: [
              { type: 'geocode', provider: 'google' },
              { type: 'standardize', format: 'postal' }
            ]
          }
        ],
        qualityRules: [
          {
            name: 'completeness',
            rule: (record) => record.name && record.email,
            action: 'reject'
          },
          {
            name: 'uniqueness',
            fields: ['email'],
            action: 'merge'
          }
        ]
      })
      """
    那么应该清洗和转换数据:
      """
      // 原始数据
      {
        "name": "  john  DOE  ",
        "email": "  JOHN.DOE@EXAMPLE.COM  ",
        "phone": "(555) 123-4567",
        "address": "123 main st, anytown, ca"
      }
      
      // 清洗后数据
      {
        "name": "John Doe",
        "email": "john.doe@example.com",
        "phone": "+15551234567",
        "address": {
          "formatted": "123 Main St, Anytown, CA 12345",
          "coordinates": {
            "lat": 37.7749,
            "lng": -122.4194
          }
        },
        "qualityScore": 0.95
      }
      """
    并且应该支持数据验证
    并且应该支持重复数据处理
    并且应该生成数据质量报告
    并且应该支持自定义转换规则

  # US-061: 导入导出任务调度
  场景: 导入导出任务调度
    假设我需要定期执行导入导出任务
    当配置定时任务时:
      """
      @scheduledTask({
        name: 'daily_sales_import',
        schedule: '0 2 * * *', // 每天凌晨2点
        task: {
          type: 'import',
          source: {
            type: 'ftp',
            host: 'ftp.partner.com',
            path: '/daily_sales/{YYYY-MM-DD}.csv',
            credentials: 'encrypted:partner_ftp'
          },
          target: 'SalesRecord',
          postProcessing: [
            'generateDailyReport',
            'updateInventory',
            'sendNotification'
          ]
        },
        retry: {
          maxAttempts: 3,
          backoffStrategy: 'exponential',
          retryOn: ['network_error', 'file_not_found']
        },
        notifications: {
          onSuccess: ['admin@company.com'],
          onFailure: ['admin@company.com', 'ops@company.com'],
          channels: ['email', 'slack']
        }
      })
      """
    那么应该自动执行定时任务:
      """
      {
        "scheduledTasks": [
          {
            "id": "task_001",
            "name": "daily_sales_import",
            "status": "completed",
            "lastRun": "2024-01-15T02:00:00Z",
            "nextRun": "2024-01-16T02:00:00Z",
            "duration": "00:05:23",
            "result": {
              "imported": 1250,
              "errors": 0,
              "warnings": 2
            }
          }
        ]
      }
      """
    并且应该支持任务重试
    并且应该发送执行通知
    并且应该记录执行历史
    并且应该支持任务依赖

  # US-061: 数据导入导出API
  场景: 数据导入导出API
    假设我需要通过API进行数据导入导出
    当调用导入API时:
      """
      POST /api/data/import
      Content-Type: multipart/form-data
      
      {
        "file": "<binary_data>",
        "config": {
          "format": "csv",
          "target": "Product",
          "options": {
            "delimiter": ",",
            "header": true
          },
          "validation": {
            "strict": false,
            "skipErrors": true
          }
        }
      }
      """
    那么应该返回导入任务信息:
      """
      {
        "taskId": "import_12345",
        "status": "processing",
        "progress": {
          "percentage": 0,
          "processedRows": 0,
          "totalRows": null
        },
        "links": {
          "status": "/api/data/import/12345/status",
          "cancel": "/api/data/import/12345/cancel",
          "download": "/api/data/import/12345/report"
        }
      }
      """
    并且应该支持异步处理
    并且应该提供进度查询
    并且应该支持任务取消
    并且应该提供结果下载